负责公司核心交易平台（覆盖日活500万+用户的订单、支付、库存链路）的架构设计与性能优化，主导高并发场景下技术方案落地，保障系统99.99%可用性，推动跨团队技术协作与规范沉淀。

• 针对大促期间订单创建接口QPS峰值从8万突增至25万的挑战，主导完成交易链路全链路压测与瓶颈定位：通过Arthas诊断发现MySQL慢查询占比35%，结合业务场景将热点商品库存扣减从行锁改为Redis分布式锁+本地Lua脚本校验，同时拆分订单主表为订单头表（存储基础信息）与订单明细表（存储SKU详情），配合ShardingSphere实现动态分库分表（按用户ID取模分16库），最终接口RT从180ms降至45ms，大促期间系统零宕机，订单成功率稳定在99.995%。
• 牵头设计跨业务线的统一支付中台，整合原各业务线独立支付模块（涵盖微信/支付宝/钱包等6种支付方式）：基于Spring Cloud Alibaba重构服务治理体系，引入Sentinel实现支付流量分层限流（核心支付接口阈值设置为QPS 10万），通过RocketMQ事务消息保障支付状态与订单状态的一致性（消息投递成功率99.999%），上线后支付链路代码冗余度降低60%，新业务接入支付功能开发周期从7天缩短至2天。
• 推动团队技术规范升级，主导编写《高并发交易系统设计手册》与《分布式事务最佳实践指南》：结合Seata TCC模式在库存中心的应用案例（解决超卖问题成功率99.99%），沉淀出“业务场景-事务模式匹配矩阵”，覆盖秒杀、预售等8类高频场景；同步引入SonarQube进行代码质量门禁（圈复杂度阈值≤15，重复率≤3%），团队代码缺陷率下降45%。
• 优化分布式缓存体系，解决大促期间Redis热点Key击穿问题：针对爆款商品库存查询场景，采用“本地Caffeine缓存+Redis二级缓存”双写策略，设置本地缓存过期时间为500ms（动态调整），配合Redis Cluster的Hash槽位分散热点Key，热点Key查询成功率从92%提升至99.9%，缓存集群CPU利用率从85%降至60%。

负责平台核心本地生活服务（到店团购、外卖配送）的业务开发与性能调优，参与微服务架构从0到1落地，支撑单城市日订单量从1万增长至50万的业务扩张。

• 主导到店团购订单模块开发，基于Spring Boot+MyBatis构建高内聚低耦合的服务架构：设计订单状态机（包含12种状态、8类事件），通过状态模式实现状态流转逻辑解耦，支持灵活扩展新状态；集成Redisson分布式锁解决团购券核销并发问题（单券库存1000份时，核销成功率从98%提升至99.99%），上线6个月内支撑单月200万+订单交易。
• 优化外卖配送调度系统性能，解决骑手派单接口响应慢问题：原方案基于MySQL空间索引计算骑手位置与订单距离，QPS仅2000；重构为Geohash编码+Redis Geo数据结构，预计算骑手5公里范围内的订单池，配合RabbitMQ异步分发派单任务，接口RT从300ms降至80ms，派单效率提升4倍，骑手日均接单量从15单增至22单。
• 参与微服务治理体系建设，推动团队从单体架构向Spring Cloud迁移：主导服务注册中心（Nacos）、配置中心（Apollo）、网关（Spring Cloud Gateway）的落地，设计服务熔断规则（错误率≥5%触发熔断，恢复时间10s），配合Zipkin实现全链路调用追踪（平均排查故障时间从2小时缩短至15分钟），系统故障恢复时长降低70%。
• 设计用户行为日志采集与分析系统，支撑运营活动效果评估：基于Logstash收集前端埋点日志（日均500GB），通过Kafka缓冲后写入Elasticsearch（分32个索引分片），开发自定义DSL查询语法支持多维度聚合分析（如活动转化率、用户停留时长），运营团队数据获取效率提升80%，支撑3次大促活动策略优化。

负责电商平台基础服务（用户中心、商品中心）的功能迭代与稳定性保障，参与中间件适配与性能优化，支撑平台从垂直电商向综合电商平台转型。

• 重构用户中心服务，解决用户登录态频繁失效问题：原方案依赖Cookie存储Session，跨域名场景下丢失率达15%；迁移至JWT令牌机制（设置过期时间30min，配合Redis存储刷新令牌），同时优化密码加密算法（从MD5升级为BCrypt+盐值哈希），用户登录成功率从88%提升至99.5%，安全漏洞扫描风险项减少90%。
• 优化商品搜索接口性能，解决模糊查询耗时过长问题：原方案使用MySQL LIKE查询（商品库1000万+数据），QPS仅500；引入Elasticsearch构建商品索引（包含标题、类目、属性等12个字段），设计IK分词器自定义词库（覆盖行业术语2000+），配合缓存预热策略（热门商品索引缓存30分钟），搜索接口RT从800ms降至120ms，搜索请求占比从30%提升至55%。
• 开发分布式任务调度平台，替代传统Quartz单机调度：基于Spring Boot+ZooKeeper实现任务节点注册与心跳检测，支持动态添加/删除执行器（最大支持100+节点），设计任务分片策略（按商品ID取模分配），支撑每日百万级商品价格同步任务（原方案需4小时完成，现仅需40分钟），任务失败重试成功率从85%提升至98%。
• 主导编写《Java开发编码规范》与《常见性能问题排查手册》：结合团队开发中高频问题（如内存泄漏、线程阻塞），整理OOM排查步骤（通过MAT分析堆转储文件）、SQL慢查询优化指南（覆盖索引失效、全表扫描等场景），新入职开发人员上手周期从2周缩短至5个工作日。

直播电商供应链实时交易系统性能优化与高可用改造

• 项目背景：伴随直播电商行业爆发，公司供应链交易平台承接的品牌商、主播端订单峰值QPS从1.2万骤增至5万，原有架构出现下单成功率下滑至98.5%、超时率升至1.2%、跨服务故障 cascade 失效等问题，核心目标是支撑双11期间150万单/日的高并发交易，同时保障系统稳定性。
• 关键难题：1）订单创建流程依赖TCC分布式事务，try阶段资源锁定过久导致超时率居高不下；2）热点商品（如限量款美妆）库存扣减因Redis单节点锁粒度大，并发更新耗时达500ms+；3）下游物流、支付服务偶发故障会引发全链路雪崩，缺乏精准容错机制。
• 核心行动：1）针对分布式事务性能瓶颈，将TCC替换为Seata AT模式，利用数据库原生undo log实现无侵入事务，将事务执行时间从800ms缩短至200ms内；2）重构库存模块：采用“Lua脚本原子扣减+商品ID哈希分段锁”方案，将单商品库存锁竞争拆分为16个分段，热点商品扣减耗时降至80ms以内；3）引入Sentinel流量控制+Hystrix熔断降级，针对物流服务失败率超过10%的场景自动熔断， fallback 切换至异步回调，避免链路阻塞。
• 项目成果：系统QPS提升至8.5万，下单成功率稳定在99.8%，超时率降至0.25%；双11期间支撑126万单交易，全程无宕机；全年故障 downtime 从12小时压缩至1.2小时，直接支撑公司当年供应链GMV增长40%。作为技术负责人，我主导了从问题诊断到架构落地的全流程，输出《高并发交易系统优化手册》成为团队后续项目的技术标准。

年轻用户社交平台用户增长中台积分体系从0到1搭建

• 项目背景：平台用户规模突破5000万后，增长陷入瓶颈，需通过积分体系提升用户活跃（目标月活提升20%）与留存（7日留存率提升15%）。我的任务是从0到1设计支持千万级用户的积分系统，覆盖积分发放、消耗、结算、查询全流程，并满足运营灵活配置规则的需求。
• 关键难题：1）积分数据强一致性要求高（如用户同时参与多个活动领积分，需避免超发）；2）高并发场景下积分计算性能压力（如节日活动百万用户同时领积分，要求响应时间<300ms）；3）运营规则动态化需求（需支持“分享好友得积分”“签到连续天数加成”等复杂规则，无需代码修改）。
• 核心行动：1）设计“Redis缓存+MQ事务消息+MySQL分库分表”的双写架构：先通过Redis ZSET记录用户实时积分，再以事务消息异步同步至MySQL（采用Apache ShardingSphere按用户ID哈希分16库16表），保证数据最终一致性；2）积分计算层封装通用服务，用Redis Lua脚本实现O(logN)复杂度的积分增减，支持百万级并发；3）自研轻量级规则引擎（基于Drools简化版），将积分规则抽象为“事件-条件-动作”模型，运营可通过后台可视化配置，系统自动解析并触发积分发放。
• 项目成果：积分体系上线6个月内，支撑1200万用户参与，日均积分发放量480万+，数据一致性误差<0.001%；运营配置规则时间从1天缩短至10分钟，用户月活提升28%，7日留存率提升21%；该体系成为公司用户增长的核心工具，后续复用至3款新App，节省研发成本约60万元。我在项目中承担核心模块开发与规则引擎设计，掌握了高并发场景下的数据一致性与动态规则落地能力。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。